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3 Trends beim Testen, die Sie nicht länger ignorieren können
Tips & Trends | 3 Minuten Lesezeit |

3 Trends beim Testen, die Sie nicht länger ignorieren können

Das Testen ist seiner Kerndefinition nach ein agiles Geschäft. Die zu prüfenden Strukturen und Systeme, sei es im Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Energie- oder Tiefbausegment, entwickeln sich schnell weiter und das Datenerfassungssystem muss damit Schritt halten. Gleichzeitig wird nicht jeder neue, heiße Trend Ihr Morgen verändern.

Das wissen Sie wahrscheinlich schon, denn Sie haben es immer wieder gesehen, aber Sie wollen nicht jedes Mal auf jeden Zug aufspringen. Und doch gibt es Entwicklungen in der Datenerfassung, die nicht mehr aufzuhalten sind und die sich auf Ihren Prüfaufbau und Ihre Arbeitsweise auswirken werden. Wenn nicht heute, dann morgen. Deshalb möchten wir Ihnen die 3 wichtigsten Trends im Bereich Testen vorstellen, die unserer Meinung nach nicht verschwinden werden und die es wert sind, näher betrachtet zu werden.

1. Geschwindigkeit

Je schneller, desto besser. Oder sagen wir, je schneller man misst, desto mehr Daten und desto höher die Auflösung. Hochgeschwindigkeitsmessungen sind ein aufkommender Trend, nicht nur in der Automobilindustrie, sondern auch auf dem wachsenden Markt der elektrischen Antriebe. Ob es um die Prüfung von (hybriden) elektrischen Antriebssystemen, elektrischen Antriebssträngen oder Batterien geht – elektrische Parameter schneller und geräuschärmer zu prüfen und zu messen ist ein Trend, den Sie unbedingt im Auge behalten sollten.

Wenn Sie mit Hochgeschwindigkeitsmessungen vertraut sind, dann kennen Sie auch die große Herausforderung, die damit einhergeht – die Datenlawine. Je schneller Sie messen, desto größer ist die Datenmenge, die verarbeitet und in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden muss.

Achten Sie daher auf Datenerfassungslösungen, die Big-Data-Analysen, Datenmanagement und Datenspeichertechnologien bieten, die sich leicht an die sich ändernden Prüfanforderungen anpassen lassen.

2. Intelligente Datenverarbeitung

Um schneller und effizienter arbeiten zu können, müssen Sie in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu überwachen und darauf zu reagieren, unabhängig vom Datenvolumen. Je nach Art der Messung, der Dauer und der Häufigkeit der Abtastung wird man von einer überwältigenden Datenlawine überrollt.

Die Herausforderung, die vor Ihnen liegt, besteht nicht nur darin, die Daten zu sammeln, sondern sie auch auf die zuverlässigste Weise zu speichern und zu analysieren. Um dieses Ziel zu erreichen, benötigen Sie eine Lösung, die eine schnellere und effizientere Verarbeitung großer Datenströme ermöglicht.

Eine Möglichkeit, mit der ein intelligentes Daten-Backend arbeiten kann, ist zum Beispiel die Unterscheidung zwischen heißen und kalten Daten und die unterschiedliche Behandlung dieser Typen. Rohdaten und Daten, auf die seltener zugegriffen wird und die nur für Audits oder die Nachbearbeitung von Tests benötigt werden (“kalte Daten”), werden in einer verteilten Streaming-Plattform gespeichert, die extrem effizient skaliert. Wenn Sie neue Variablen aus Hunderttausenden von Abtastwerten pro Sekunde und aus Hunderten von Kanälen gleichzeitig speichern, verarbeiten und berechnen müssen, wird diese verteilte Streaming-Architektur ihre Stärke und Leistungsfähigkeit zeigen.

Sogenannte “heiße Daten”, also Messdaten, auf die für die Analyse sofort zugegriffen werden muss, werden in einer Zeitreihendatenbank bereitgestellt. Diese Datenbank speichert Daten sicher in redundanten, fehlertoleranten Clustern. Alle Messdaten werden automatisch gesichert. Die flexible Datenaggregation stellt sicher, dass die Messdaten kontinuierlich mit vordefinierten Abtastraten von der Streaming-Plattform zur Datenbank verarbeitet werden.

Die gleichen Daten können jedoch mit einer höheren Abtastrate wiedergegeben und gespeichert werden, falls eine detaillierte Analyse eines unerwarteten Ereignisses oder eines Probenversagens erforderlich ist. Dieser Ansatz minimiert die Investitionskosten für die IT- und Speicherinfrastruktur im Testlabor, während gleichzeitig die notwendige Rechenleistung für testkritische Datenanalyseaufgaben erhalten bleibt.

Unabhängig von der genauen Lösung sind Sie auf ein intelligentes Daten-Backend angewiesen, das Dienste für die Konnektivität enthält und für hochleistungsfähige Edge-Computing-Dienste anpassbar und skalierbar ist, um ein reibungsloses Surfen auf der Datenlawine zu gewährleisten.

Als angenehmer Nebeneffekt bietet ein verteiltes und skalierbares Daten-Backend noch mehr Kontrolle über Ihr Preis-Leistungs-Verhältnis, da Sie von überall auf der Welt auf Ihre Testumgebung und Daten zugreifen können. Ihr Technikteam ist vielleicht nicht an einem Ort, oder Ihr größter Kunde braucht schnell Unterstützung, unabhängig von der Zeitzone: All dies lässt sich durch skalierbare Daten-Backends leicht bewerkstelligen.

3. Modularität

Apropos Preis-Leistungs-Verhältnis – dieser Trend ist der heilige Gral, nach dem wir alle während unseres Arbeitslebens suchen. Halten Sie die Betriebskosten niedrig, während Sie die beste Leistung erbringen. Aber wie kann man dies auf dem heutigen schnelllebigen Markt erreichen? Der Schlüssel zur Erreichung eines optimalen Preis-Leistungs-Verhältnisses beim Testen heißt: Modularität.

Ein modularer Ansatz für Ihre Prüfgeräte bietet Ihnen Skalierbarkeit und Flexibilität. Die Beibehaltung einer grundlegenden Hardware- und Softwareplattform, die leicht um neue Technologien wie Hochgeschwindigkeits- oder Glasfasermessungen erweitert werden kann, verringert die Investitionskosten. Achten Sie auf modulare Lösungen, die rückwärtskompatibel sind und somit die Lebensdauer der Geräte verlängern und die Wartungskosten senken.

Schlussfolgerung

Die 3 Trends, die Sie nicht länger ignorieren können, weisen alle in dieselbe Richtung – die zu prüfenden Strukturen und Systeme ändern sich schnell, und Ihr Datenerfassungssystem muss damit Schritt halten. Big-Data-Analysen und ein modularer Ansatz für Ihre Testumgebung machen den Weg frei, um Ihre zukünftigen Anforderungen an Tests und Messungen zu erfüllen.

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